我想使用如下电阻器图像训练 ResNet50 模型：

我通过从谷歌图像中收集数据进行了尝试，但数量很少。所以准确率非常低（大约 %10），但我想知道是因为缺少图像还是真的可以对这些图像进行分类？因为可以看出要分类的对象非常小，并且它的值是用颜色编码的。我想也许这不是一个好主意。在谷歌上搜索它，但找不到任何人尝试过这样做。我也尝试过数据增强并更改为其他模型，但它的准确性仍然很低。

PS：我也尝试过更改纪元数、优化器和所有其他参数。因此，我想确定是由于数据量少还是计算机视觉模型的完成任务非常艰巨。

在对图像进行分类之前使用蒙版裁剪图像以确保所有颜色代码都更大并且易于被模型识别，这是否合理？